我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。
当前回答
你可以试试:
In [1]: s = pd.DataFrame('a'=[1,2,5, np.nan, np.nan,3],'b'=[1,3, np.nan, np.nan,3,np.nan])
In [4]: s.isna().sum()
Out[4]: out = {'a'=2, 'b'=3} # the number of NaN values for each column
如果需要nan的总和:
In [5]: s.isna().sum().sum()
Out[6]: out = 5 #the inline sum of Out[4]
其他回答
在我的代码中使用@sushmit提出的解决方案。
同样的一种可能的变体也可以是
colNullCnt = []
for z in range(len(df1.cols)):
colNullCnt.append([df1.cols[z], sum(pd.isnull(trainPd[df1.cols[z]]))])
这样做的好处是,它将返回df中每一列的结果。
对于你的任务,你可以使用pandas.DataFrame.dropna (https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html):
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, np.nan],
'b': [1, 2, np.nan, 4, np.nan],
'c': [np.nan, 2, np.nan, 4, np.nan]})
df = df.dropna(axis='columns', thresh=3)
print(df)
使用thresh参数,您可以声明DataFrame中所有列的NaN值的最大计数。
代码输出:
a b
0 1.0 1.0
1 2.0 2.0
2 3.0 NaN
3 4.0 4.0
4 NaN NaN
我使用这个循环来计算每一列的缺失值:
# check missing values
import numpy as np, pandas as pd
for col in df:
print(col +': '+ np.str(df[col].isna().sum()))
让我们假设df是一个熊猫数据框架。
然后,
df.isnull().sum(axis = 0)
这将给出每列中NaN值的数量。
如果你需要,每一行的NaN值,
df.isnull().sum(axis = 1)
自从pandas 0.14.1以来,我的建议在value_counts方法中有一个关键字参数已经实现:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})
for col in df:
print df[col].value_counts(dropna=False)
2 1
1 1
NaN 1
dtype: int64
NaN 2
1 1
dtype: int64
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